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申请/专利权人：浙江长龙海运有限公司
摘要：本发明提供一种基于可视化神经网络的多比例尺热力图构建方法，包括：将目标物体信息输入CLIPText预训练模型，获取目标物体位置坐标特征与属性特征，并将目标物体的属性特征输入到CLS模型中分析目标物体类型；将目标物体位置坐标特征与物理世界特征进行融合匹配，生成目标物体在地图上分布的二维图像数据；将二维图像数据输入到CLIPImage预训练模型中进行优化计算；将优化结果与目标物体属性特征联合输入到CAM模块中进行类激活映射，由生成器Generator生成目标物体辐射场分布；将二维图像数据输入到ControlGAN模块中，生成高分辨率HR图像，并与目标物体辐射场分布进行匹配，生成目标物体的热力分布图。
主权项：1.一种基于可视化神经网络的多比例尺热力图构建方法，其特征在于，包括：S1、将目标物体信息输入CLIPText预训练模型，获取目标物体位置坐标特征与属性特征，并将目标物体的属性特征输入到CLS模型中分析目标物体类型；S2、将S1中获取到的目标物体位置坐标特征与物理世界特征进行融合匹配，生成目标物体在地图上分布的二维图像数据；S3、将S2中获取的二维图像数据输入到CLIPImage预训练模型中进行优化计算；S4、将S3中的优化结果与S1中的目标物体属性特征联合输入到CAM模块中进行类激活映射，由生成器Generator生成目标物体辐射场分布；S5、将S2中生成的二维图像数据输入到ControlGAN模块中，生成高分辨率HR图像，并与S4中生成的目标物体辐射场分布进行匹配，生成目标物体的热力分布图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江长龙海运有限公司 一种基于可视化神经网络的多比例尺热力图构建方法
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